Jetson NanoでYOLOv7オブジェクト検出
Table of Contents
😊 イントロダクション
😎 YOLO V7 オブジェクト検出モデルの実行準備
😃 公式 Riolo V7 GitHub リポジトリのクローン
😃 CSI カメラと USB カメラの使用方法
😃 環境の作成
😃 必要なモジュールのインストール
😎 YOLO V7 モデルのテスト
😃 モデルのトレーニング
😃 カスタムデータセットの準備
😃 モデルのテスト
😊 画像のテスト
😊 動画のテスト
😊 RTSP ストリームのテスト
😎 おわりに
イントロダクション
みなさん、こんにちは。私の名前はアロヒです。このチャンネルへようこそ。今日のビデオでは、Jetson NanoでYOLO V7オブジェクト検出モデルを実行する方法を紹介します。
YOLO V7 オブジェクト検出モデルの実行準備
公式 Riolo V7 GitHub リポジトリのクローン
まずは、公式のRiolo V7 GitHubリポジトリをクローンする必要があります。コマンドを使って簡単にクローンできます。
CSI カメラと USB カメラの使用方法
CSIカメラとUSBカメラの使用方法について、手順を紹介します。画像や動画での作業方法を説明します。
環境の作成
YOLO V7を実行するためには、環境のセットアップが必要です。必要なモジュールをインストールして、環境を整えましょう。
必要なモジュールのインストール
必要なモジュールをインストールする手順を解説します。PythonやOpenCVなどのバージョンについても確認します。
YOLO V7 モデルのテスト
モデルのトレーニング
モデルのトレーニングについて詳しく説明します。カスタムデータセットの準備や、モデルのトレーニング手順を解説します。
カスタムデータセットの準備
カスタムデータセットの準備方法について解説します。画像のパスやクラスの設定方法などを詳しく説明します。
モデルのテスト
モデルのテスト方法について説明します。画像や動画、さらにはRTSPストリームでのテスト方法について紹介します。
画像のテスト
画像を使用したモデルのテスト手順について説明します。
動画のテスト
動画を使用したモデルのテスト手順について説明します。
RTSP ストリームのテスト
RTSPストリームを使用したモデルのテスト手順について説明します。
おわりに
以上で、YOLO V7オブジェクト検出モデルの実行方法を紹介しました。実際に手を動かして試してみてください。